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TokenANN

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直接对每个token向量建立ANN索引的近似检索策略，适用于嵌入空间分散的模型。

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With the same multi-vector model, and the same dataset, nDCG@10 can drop from 0.701 to 0.109 — rough...

Milvus(@milvusio) · 9.2 分

多向量检索中近似策略选择错误会导致nDCG@10下降6倍，影响远超模型升级收益。应通过计算Token向量MaxSim标准差判断嵌入空间分离度：高分散选TokenANN/MUVERA，低分散选LEMUR，避免盲目调优。

Multi-Vector Retrieval Strategy: Separability Determines nDCG@10 Success

Milvus(@milvusio)Today340 字 (约 2 分钟)

Choosing the wrong approximate strategy in multi-vector retrieval causes a 6x drop in nDCG@10, exceeding model upgrade gains. Measure embedding space separability via MaxSim std dev: use TokenANN/MUVERA for high spread, LEMUR for low spread.

入选理由：同模型数据集下，错误近似策略使nDCG@10从0.701跌至0.109，损失超模型升级收益

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跨材料问答 · TokenANN

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